feb 28, 2018
feb 28, 2018

Hva er forventet antall mål? Forklaring av forventet antall mål

Hva er forventet antall mål?

Ordliste for forventet antall mål

Bruke forventet antall mål til fotballtipping

Hvilke begrensninger har analyser av forventet antall mål?

Hva er forventet antall mål? Forklaring av forventet antall mål

Forventet antall mål er et populært tema blant fotballinteresserte. Hva er forventet antall mål, og hvordan kan denne statistikken brukes for å forbedre analyser? Les videre for å lære alt du trenger å vite om statistikkverdien forventet antall mål.

Ordliste for forventet antall mål

Forventet antall mål (xM) – Hvor mange mål det er forventet at et lag eller en spiller vil skåre basert på hvor mange og hvor gode skudd de har tatt.

Forventet antall mål per 90 (xM/90) – Forventet antall mål for 90 spillminutter for en bestemt spiller.

Forventet antall mål u/straffe (usxM) – Totalt forventet antall mål minus forventet antall mål for straffespark.

Forventet antall mål for (xMf) – Hvor mange mål det er forventet at et lag skal ha skåret basert på hvor mange og hvor gode skudd de har tatt.

Forventet antall mål imot (xMi) – Hvor mange mål det er forventet at et lag skal ha sluppet inn basert på hvor mange og hvor gode skudd de har tatt.

Forventet antall målgivende pasninger (xA) – Antall målgivende pasninger det er forventet at en spiller skal ha gjort basert på hvor mange og hvor gode skudd spilleren har tatt.

Forventet antall poeng (xPo) – Antall poeng det er forventet at et lag skal ha fått basert på verdiene for forventet antall mål.

Hva er forventet antall mål? Forklaring av forventet antall mål

Forventet antall mål er en referanseverdi som angir hvor stor sjanse det er for at det blir skåret på et skudd. Det er en god måte å bedømme skuddkvaliteten på, siden et skudd med forventet mål-verdi (xM) på 0,4 bør gi mål 40 % av gangene. En xM-verdi på 1 er den høyeste mulige verdien og antyder at det er 100 % sjanse for at spilleren vil skåre.

Hvor mange faktorer man tar med i beregningen når man finner xM for et skudd, avhenger av hvilken modell man bruker.

Hva bruker man statistikken for forventet antall mål uten straffe til?

Statistikken for forventet antall mål uten straffe er en mer presis referanseverdi for sammenligning av faktisk og forventet antall mål for en spiller. Straffespark har xM-verdien 0,76, så faste straffesparkere får betydelig høyere xM/90 enn normalt, på grunn av straffesparkene.

Siden de ikke nødvendigvis har fortjent straffesparkene selv, får spillere som tar mange straffespark avvikende resultater når man sammenligner dem med spillere som sjelden tar straffe.

Hvorfor er forventet antall mål nyttig?

Forventet antall mål kan være nyttig fordi de øker størrelsen på utvalget når man analyserer fotball. Fotball er en idrett med lavt antall skåringer, så det blir ikke så ofte mål. Derfor kan data som kun er basert på antall mål, være misvisende.

Hver sesong er det mange eksempler på at laget som lager flest sjanser, likevel taper kampen. Enkle måldata fungerer dårlig til å illustrere dette og kan derfor gi et dårlig bilde av det som faktisk skjer i kampen. Forventet antall mål tar med målsjanser i beregningen ved å beregne hvor mange mål som skåres i gjennomsnitt fra hver posisjon. 

Før man begynte å beregne forventet antall mål, brukte man måleverdier som totalt antall skudd eller antall skudd på mål for å analysere kampene. Disse referanseverdiene kan være misvisende, akkurat som antall mål. Totalt antall skudd skiller ikke mellom et skudd fra midtbanen og et skudd fra innenfor ellevemeteren.

I Bundesliga-sesongen 2014/15 hadde Borussia Monchengladbachs Granit Xhaka og Yunus Malli fra Mainz 05 omtrent like mange skudd per 90. Skudd-data ville plassert disse to spillerne i samme klasse, men hvis vi ser på forventet antall mål blir det noe helt annet:

Xhaka vs. Malli i Bundesliga-sesongen 2014/15

Xhaka vs. Malli i Bundesliga-sesongen 2014/15

 

Granit Xhaka

Yunus Malli

Skudd per 90

2,08

1,96

usxM/90

0,06

0,21

XM/skudd (åpent spill)

0,02

0,12

Skårede mål per 90

0,07

0,21

Selv om Xhaka hadde flere skudd per 90 spilleminutter, klarte han ikke å matche xM-resultatene til Malli. Malli skåret 6 mål mot Xhakas 0, selv om Malli hadde flere spilleminutter. Malli skjøt i hovedsak fra nært hold, hele 70,7 % av skuddene hans ble tatt fra innenfor sekstenmeteren. Til sammenligning ble 64 % av Xhakas skudd tatt utenfor sekstenmeteren.

Malli hadde færre skudd enn Xhaka, men tok dem fra bedre plasseringer. Forventet antall mål viser at disse forsøkene har høyere verdi og gir en rask og enkel metode for å ta med skuddstedene og skuddtypene i beregningene. Dette gir muligheter til bedre analyser av forskjellene mellom to spillere.

Hvilke faktorer brukes til å beregne forventet antall mål?

Som nevnt over er stedet skuddet tas fra en viktig del av skuddets xM-verdi. Etter hvert som modellene har blitt mer sofistikerte, har man også tatt med flere faktorer i beregningen for å gjøre resultatene mer presise.

Noen modeller tar nå hensyn til alt fra hvilken kroppsdel som skuddes tas med til forsvarsspillernes posisjoner, angrepets hastighet og hvor angrepet startet fra.

Videre lesning: Beregne forventet antall mål

Hvilken modell for forventet antall mål er mest presis?

Det er en del uenighet rundt hvilken modell for forventet antall mål som er mest presis. Heldigvis tilbyr Pinnacle en artikkel der vi diskuterer fordelene ved forskjellige modeller for forventet antall mål. 

Bruke forventet antall mål som prognoseverdi for fremtidige resultater

Premier League-kampen mellom Arsenal og Stoke i august 2017 er et godt eksempel på hvordan enkle målanalyser kan være misvisende. Resultatet 1–1 antyder at de to lagene var omtrent jevnbyrdige. Det er tydelig at det kan være problematisk å bruke dette uavgjortresultatet i prognoser for fremtidige Premier League-resultater.

Slik ser kampen ut hvis vi tar med forventet antall mål i beregningen:

xPo for Arsenal vs. Stoke

xPo for Arsenal vs. Stoke

Lag (xM)

Forventede poeng (xPo)

Sjanse for å vinne en kamp (%)

Stoke (0,69xM)

0,79

17 %

Arsenal (1,41xM)

1,94

55 %

Med forventet antall mål-analyse ser vi at i det lange løp kan Arsenal forvente å vinne denne kampen 55 % av gangene. Dette er mye mer nyttig for prognoser for fremtidige resultater, siden vi kan minimere effekten av resultatvarians. Disse dataene viser tydeligere at Arsenal sannsynligvis vil gjøre det bedre enn Stoke i det lange løp.

Videre lesning: Bruke forventet antall mål til prognoser for Premier League-tabellen

Hvilke begrensninger har analyser av forventet antall mål?

Akkurat som andre måleverdier kan ikke forventet antall mål gi et 100 % korrekt bilde av virkeligheten. Et vanlig motargument er at siden xM beregner gjennomsnittskuddet, får man ikke faktorert inn dyktighetsnivået til en superspiss eller refleksene til verdens beste målvakter. Dette er faktisk et godt argument som det helt klart er verdt å tenke over når man analyserer enkeltspillere på nivå med Harry Kane eller David De Gea.

Forventet vs. faktisk antall skåringer for Harry Kane

Forventet vs. faktisk antall skåringer for Harry Kane

Sesong

Antall skåringer

Forventet antall mål (xM)

Differanse

2016/17

29

19,82

8,75

2015/16

25

22,73

2,27

2014/15

21

17,16

3,84

Det virker også som at visse forsvarssystemer har egenskaper som gjør at motstanderne oftere gjør det dårligere enn forventningene. Et eksempel på dette er Sean Dyches Burnley, som ofte slipper inn betydelig færre mål enn forventet, på grunn av det velorganiserte forsvaret deres.

Eldre statistikk for forventet antall mål kan også bli ugyldig, for eksempel hvis laget bytter spillestil eller lagoppsett. Når man bruker forventet antall mål for å beregne dyktighetsnivået til enkeltspillere, er det også viktig å ta med spillerposisjonen og medspillerne i beregningen.

Det er for eksempel ikke overraskende at Lionel Messi har bedre xM-verdier enn Sergio Busquets. Begge spillerne har unike egenskaper som er viktige for laget. På samme måte ser man ofte at en spiller som går fra et dårligere til et bedre lag, får bedre verdier for forventet antall mål.

Videre lesning: Er én stor sjanse bedre enn mange små sjanser?

Slik tolker man forventet antall mål til fotballtipping

Som nevnt over er forventet antall mål en svært nyttig måleverdi for analyser, men gir ikke alltid et 100 % korrekt bilde av virkeligheten. Det er viktig at tippespillere tenker på faktorer som Burnleys forsvar og Harry Kanes skuddtalent når de analyserer lag og spillere.

I tippesammenheng kan forventet antall mål bidra til å finne avvik som kan gi verdifulle muligheter i fremtiden. Et lag som på kort sikt gjør det bedre eller dårligere enn verdiene for forventet antall mål, vil sannsynligvis oppleve regresjon til middelverdien. Dette kan potensielt sett gi verdi hvis markedet ikke har forstått at lagets kortsiktige resultater er avvikende.

Tipperessurser – Bli en bedre spiller

Pinnacles Tipperessurser er en av nettets mest omfattende samlinger av ekspertråd for tipping. Passer for alle erfaringsnivåer, og formålet er ganske enkelt å gi kundene våre støtten de trenger for å bli bedre spillere.